L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SAW (STUDI KASUS KELURAHAN JATIWARINGIN
Bella Sartika 1 , Duwi Cahya Putri Buani 2
12 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta E-mail: 1 bellasartika@gmail.com , 2 duwi.dcp@nusamandiri.ac.id
Abstract - Simple Addictive Weighting (SAW) method is a definition of the term weighted sum. From this method the basic concept is to determine a weighted summation of the performance rankings on each alternative used in each attribute. The assessment will be more precise because it is based on the value of criteria and the weight of preferences that have been determined. The purpose of this study is to analyze the results of calculations using a decision support system adrift of the selection of outstanding employees in JatiwaringinPondokgede Village as the end result becomes the best assessment. Based on calculations using the Simple Additive Weighting (SAW) method, researchers obtained the best employees as many as 7 people with the highest score obtained by 1. And get 5 employees with the lowest score. By applying the Simple Additive Weight (SAW) method through a more efficient employee performance selection process so that from the village side more quickly decide in choosing the performance of outstanding employees. Decision on the use of Simple Additive Weighting (SAW) methods in agencies  and  skilled  and creative  workforces.  For  5  employees  who  get the  lowest  grades  are  expected to  get more coaching. In order to create better behavior than that.
Keywords : SAW;Simple Additive Weighting;Villages;Employees;Achievers.

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Sumber  daya  manusia  memiliki  peran  utama dalam aktivitas suatu perusahaan industri, peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia  adalah tugas  utama  yang  harus  dilakukan  oleh  perusahaan industri,  hal  ini  dikarenakan  untuk  meningkatkan produktifitas  perusahaaN  (K.  Bariyah,  2014).  Perlu dilakukan  seleksi  karyawan,  untuk  meningkatkan produktifitas  perusahaan.  Dalam  melakukan  seleksi sering  terjadi  permasalahan  umum  dimana  proses penilaian  dapat  dilakukan  secara  subjektif  terhadap salah  satu  karyawan  (Alwendi,  2020).  Penilaian prestasi  penting  bagi  setiap  karyawan  dan  berguna untuk  meningkatkan  ke  dispilinan  dalam  bekerja serta  dapat    menjaga    persaingan  yang  sehat, tentunya  memerlukan  hasil  dari  kinerja  karyawan yang  mempunyai  kinerja  baik  (D.  Witasari  &  Y. Jumaryadi,  2020).  Kelurahan  Jatiwaringin  Kec. Pondok  gede  adalah  tempat  pelayanan  masyarakat. Oleh  karena  itu,  penulis  jadikan  tempat  untuk  riset dalam  penerapan  Sistem  pendukung  keputusan (SPK).  Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  bisa  memberikan  solusi,  terutama  dalam pengambilan keputusan penentuan karyawan berprestasi sesuai dengan kriteria penilaian yang ada pada  Kantor  Kelurahan  Jatiwaringin  tersebut (Saragih,  2013).  Untuk mencapai  tujuan  dari  sistem pendukung  keputusan  dalam penentuan  bonus    agar tercapai  dengan  baik  maka  SPK  dibantu  dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  (Yulisman,  2021).  Adanya  maksud  dan
tujuan  menggunakan  metode  SPK  ini  yaitu,  untuk mengambil  keputusan  memilih  secara  alternatif yang merupakan hasil pengolahan informasi yang di dapat dengan menggunakan model-model pengambilan  keputusan  serta  juga  menyelesaikan masalah-masalah  yang  sifatnya  terstruktur.  Pada dasarnya  pengambilan  keputusan  ini  adalah  suatu pendekatan system pada  suatu  permasalahan pengumpulan  fakta,  informasi,  penentuan  yang  baik secara  alternatif  dan  pengambilan  tindakan  yang paling tepat.
Simple  additive  weighting (SAW)  adalah metode  yang  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu dalam  penentuan  bobot  preferensi  dari  kriteria,  dan dapat  mempermudah  klasifikasi  dari  kriteria  yang ada,  Metode  SAW  digunakan  untuk  penentuan kriteria-kriteria  pemilihan  secara  objektif  dan  tepat sasaran (D. S. Purnia dkk, 2019).
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah sistem informasi berbasis komputer yang menyediakan  dukungan  informasi  interaktif  bagi manajer dan praktisi bisnis selama proses pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan  (SPK)    menggunakan  model  analitis, database khusus, penilaian  dan  pandangan  pembuat keputusan, dan proses permodelan berbasis komputer yang interaktif untuk mendukung pembuatan  keputusan  bisnis  yang  semi  terstruktur dan tak terstruktur (Yani, 2017).
Decision  Support  Systems (DSS)  adalah sistem berbasis komputer yang memproses informasi yang  memungkinkan  pembuatan keputusan  menjadi lebih produktif, dinamis dan inovatif.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## 1.2.   Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah disebutkan,  rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini adalah  bagaimana  mengimplementasikan  sistem pendukung  keputusan  dalam  pemilihan  karyawan terbaik  dengan  menggunakan  metode Simple Additive  Weighting (SAW).  Kriteria-kriteria  yang diambil  dalam  menentukan  penilaian  karyawan terbaik  adalah  nama  jabatan,  masa  kerja,  penilaian sesama karyawan, dan kedisplinan dalam bekerja.

## 1.3.   Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Menganalisis  permasalahan  yang  ada  di Kelurahan  Jatiwaringin  dalam  pemilihan karyawan  terbaik  sesuai  dengan  masa  kerja dan penilaian sesama karyawan.
2. Mengetahui  hasil  penilaian  yang  optimal dalam menentukan karyawan terbaik menggunakan metode Simple Additive
Weighting (SAW).
3. Mengatur  pengolahan  data  karyawan  yang bisa  menjadi  pertimbangan  efisien  dan  valid untuk melakukan penilaian.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Definisi
2.1.1.  Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (DSS)  mampu untuk  memecahkan  masalah  yang  tidak  terstruktur. Dalam  kasus  berkualitas  tinggi,  sistem  pendukung keputusan  dapat  menjadi  alat  bagi  pengambil keputusan  untuk  memperluas  kemampuan  mereka, tetapi  tidak  dapat  menggantikan  penilaian  mereka (S. Syam, 2019).
Sistem  pendukung  keputusan  sebagai  system berbasis  komputer  dengan  adanya  tiga  komponen yang  saling  berinteraksi  yaitu  sistem  bahasa,  sistem pengetahuan  dan  sistem  pemrosesan  masalah  (R. Hidayat, 2017).
2.1.2.  Pengertian Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) merupakan metode Multi Attribute Decision Making (MADM)  yang  paling  sederhana  dan  paling  sering digunakan.  Selain  itu,  metode  ini  juga  merupakan metode  yang  paling  mudah  digunakan,  karena memiliki  algoritma  yang  tidak  terlalu  rumit  untuk dipelajari.  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  juga  dikenal  dengan  metode  penjumlahan terbobot. Konsep dasar dari metode Simple Additive Weighting (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan
terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif pada semua atribut (A. Setiadi, 2018).

## 2.1.3.  Karyawan  Berprestasi  atau  Karyawan Terbaik
Saat  memilih  karyawan  berprestasi,  mereka harus  memiliki  persyaratan  evaluasi  yang  disebut standar.  Kriteria  evaluasi  meliputi  absensi,  disiplin, kinerja, kreativitas dan interaksi sosial. Menanggapi standar  tersebut,  penulis  melakukan  penelitian  di perusahaan,  dan  melakukan  pengumpulan  data pribadi  dan  wawancara.  Dari  setiap  kriteria  akan memiliki subkriteria (Meizar, 2018).

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Tahapan Penelitian
Pada  metode  penelitian  ilmiah  ini  dilakukan secara  sistematis  dan  terencana  maka  dari  itu  ada beberapa  Langkah-langkah  yang  harus  dilakukan secara  berurut  dalam  melaksanakannya.  Berikut tahapan  yang  harus  dilakukan  dalam  penelitian ilmiah  dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Tahapan  ini untuk mengidentifikasikan permasalahan yang dilakukan untuk mengetahui  kriteria-kriteria  oleh  perusahaan, serta  mengetahui  masalah  yang  dihadapi
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
perusahaan  peneliti  kemudian  merumuskan dengan permasalahan terkait.
b. Tujuan Penelitian
Pada sesi ini ialah penentuan dari tujuan riset.
Salah satunya menganalisis hasil perhitungan menggunakan  sistem  pendukung  keputusan terpaut  pemilihan  karyawan  berprestasi  pada Kelurahan Jatiwaringin Pondokgede, sebagaimana  hasil  akhirnya  tersebut  menjadi penilaian yang terbaik.
c. Pengumpulan Data
Pengolahan  dan  pengumpulan  data  dengan cara mewawancarai Kepala Lurah di
Jatiwaringin  Pondokgede,  Kota  Bekasi. Wawancara yang dilakukan untuk
mengetahui  apa  saja  yang  dibutuhkan  untuk memilih  karyawan  berprestasi,  hingga  hasil wawancara  yang  dilakukan ini menggunakan beberapa  kriteria  sebagai  nilai  bobot  dari setiap  kriteria  seperti  Pengolahan  Data  SAW ( Simple Additive Weighting ).
d. Pengolahan Data SAW
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) digunakan  untuk  menghitung  nilai  akhir alternatif.  Keluaran  yang nantinya  dihasilkan adalah  urutan  alternatif  dari  yang  tertinggi sampai  alternatif  terendah.  Alternatif  yang dimaksud  adalah  Karyawan  yang  berprestasi bagi Kelurahan Jatiwaringin Pondokgede.
e. Hasil Penelitian
Hasil yang diperoleh dari penelitian yang ada dapat  memberikan  perubahan dan membantu cara berpikir suatu perusahaan agar lebih baik lagi  kedepannya  dalam  melihat  potensi  yang dimiliki oleh karyawan.

## 3.2. Instrumen Penelitian
Instrumen  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  kuesioner  dan  data  dari  kelurahan Jatiwaringin Pondokgede. Kuesioner yang dirancang sendiri  oleh  penulis  kemudian  dikembangkan  dari teori yang dikemukakan oleh ahli. Lalu kuesioner di isi  oleh  responden  yang  merupakan  karyawan Kelurahan
Jatiwaringin
Pondokgede, dan pengolahan  data  dilakukan  penulis  dengan  metode SAW ( Simple Additive Weighting ).

## 3.3. Hasil Uji Validitas
Menggunakan  aplikasi  SPSS  25  untuk melakukan  uji  validitas  oleh  peneliti.  Pada  Teknik pengujiannya  menggunakan  korelasi  Bivariate Pearson.  Caranya  mengkorelasikan  setiap  skor  item dan  skor  total.  Skor  total  merupakan  penjumlahan dari  keseluruhan  skor  item.  Jika  r  hitung  ≥  r  table maka  item-item  pernyataan  dinyatakan  valid.Dalam melakukan  uji  validitas nilai  df,  adalah  sebesar n-2, maka df= 30-2 = 28 pada uji 2 arah dihasilkan nilai r
table adalah sebesar 0,361. Dan dari hasil pengujian didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Uji Validasi

## 3.4. Hasil Uji Reliabilitas
Pengujian reliabilitas dilakukan
menggunakan  aplikasi  SPSS  25  dengan  metode Cronbach’s  Alpha  terhadap  seluruh  data  yang telah diperoleh  dari  penyebaran  kuesioner.  Jika  nilai Cronbach’s Alpha >0,60 maka kuesioner dinyatakan reliabel.
Tabel 2. Hasil Uji Relianilitas Persepsi
Reliability Statistics Cronbach'sAlpha NofItems 0,973 20 3.5. Analisa  Dengan  Menggunakan  Metode SAW
Analisis (Simple  Additive  Weighting )  SAW bertujuan  untuk  menentukan  alternatif  dan  kriteria penilaian  yang  akan  dinilai  dari  masing-masing alternatif.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  dan hasil  wawancara  dengan  pihak  terkait  untuk menentukan  kriteria,  bobot  kriteria,  dan  nama alternatif pada sistem pendukung keputusan pemilihan  karyawan  berprestasi  sebagai  strategi kelurahan  dengan  metode  SAW.  Bobot  preferensi atau  tingkatan  kepentingan  dari  setiap  indikator, diberikan  nilai,  dimana  penentuan  bobot  preferensi atau  tingkat  kepentingan  diambil  dari  hasil
No r Hitung r Tabel Ket 1 0,815 0,361 valid 2 0,857 0,361 valid 3 0,823 0,361 valid 4 0,871 0,361 valid 5 0,881 0,361 valid 6 0,653 0,361 valid 7 0,909 0,361 valid 8 0,817 0,361 valid 9 0,825 0,361 valid 10 0,875 0,361 valid 11 0,629 0,361 valid 12 0,867 0,361 valid 13 0,901 0,361 valid 14 0,855 0,361 valid 15 0,842 0,361 valid 16 0,696 0,361 valid 17 0,781 0,361 valid 18 0,822 0,361 valid 19 0,784 0,361 valid 20 0,884 0,361 valid
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
pembahasan  wawancara  yang  telah  dilakukan  (R. Rusliyawati,  2018).  Dan  hasil  dari  pembahasan dalam  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  ini  juga berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada proses  memilih  karyawan  berprestasi  di  Kelurahan Jatiwaringin,  dalam  penelitian  ini  juga  akan  dinilai dari  kriteria  dan  alternatif,  berikut  dibawah  ini  ada tabel  untuk  kriteria  dan  alternatif  yang  akan  di  uji dengan metode Simple Additive Weighting (SAW).
1. Kriteria
Untuk  menentukan  karyawan  berprestasi pada  Kelurahan  Jatiwaringin  ada  beberapa kriteria yang sudah ditentukan.
Tabel 3. Kriteria Yang di Tetapkan
Kriteria C1 Pembinaan C2 Kedisiplinan C3 Tanggung jawab C4 Masa Kerja

## 2. Menentukan  Bobot  dari  Masing-masing Kriteria
Hasil  dari  wawancara  dengan  kepala  lurah dan  karyawan  di  kelurahan  tersebut,  maka didapatkan bobot dari masing-masing kriteria agar penilaian lebih efisien dan terstruktur.
Tabel 4. Penentuan Bobot Kriteria Kode Kriteria Ketentuan Kriteria Bobot C1 Pembinaan 0,20 C2 Kedisiplinan 0,30 C3 Tanggung jawab 0,30 C4 Masa Kerja 0,20
3.6. Pengolahan  Data  dengan  Menggunakan Metode SAW Berdasarkan perhitungan dengan
menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  peneliti  memperoleh  karyawan  terbaik sebanyak  7  orang  dengan  nilai  tertinggi  yang didapatkan nilai sebesar 1, rincian sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Tertinggi No Alternatif Nama Nilai 1 A13 Habibah 1 2 A17 Idris 1 3 A18 Yahya 1 4 A21 Nisrina 1 5 A25 Rosdiani 1 6 A28 Mansur 1 7 A29 Iyon, SE 1
Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  peneliti  memperoleh  5  orang  karyawan dengan nilai terendah, rincian sebagai berikut:
Tabel 6. Nilai Terendah
No Alternat if Nama Nilai 1 A16 Febri Prayogo 0,4 2 A3 Ahmad Sofyan 0,54 3 A26 Tri Ayu W 0,66 4 A11 Edi Junaedi 0,66 5 A8 WaryoS.Ap, M.M 0,72

## IV. PENUTUP
Berdasarkan  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa  Adanya  pemberian  kriteria-kriteria  untuk menentukan  penilaian  kinerja  karyawan  yang  dapat membantu  dalam  mengambil  keputusan  agar mengetahui kinerja karyawan berprestasi, Sedangkan dari hasil perhitungan dapat disimpulkan bahwa karyawan terbaik pada kelurahan jatiwaringin sebanyak  7  orang  dengan  nilai  tertinggi  yang didapatkan  sebesar  1  berdasarkan  metode  Simple Additive  Weighting (SAW),  karyawan  tersebut adalah  Habibah  (A13),  Idris  (A17),  Yahya  (A18), Nisrina  (A21),  Rosdiani  (A25),  Mansur  (A28), Iyon,SE (A29).

## DAFTAR REFERENSI
A.  Alwendi.  2020. “Sistem  Pendukung  Keputusan Kenaikan  Jabatan  menggunakan  Metode Profile  Matching  (Studi  Kasus  PT.  Beyf Bersaudara”. J.  Inform.  dan  Rekayasa Perangkat  Lunak,  vol.  2,  no.  2,  p.  69,  2020, doi: 10.36499/jinrpl.v2i2.3308.
A.  Setiadi,  Y.  Yunita,  and  A.  R.  Ningsih.  2018. “Penerapan Metode Simple Additive
Weighting(SAW)  Untuk  Pemilihan  Siswa Terbaik”. J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer), vol. 7, no. 2, pp. 104–109, 2018, doi: 10.32736/sisfokom.v7i2.572.
D.  S.  Purnia,  L.  Lena,  and  R.  Ratningsih.  2019.
“Sistem  Informasi  Penentuan  Calon  PKH Menggunakan  Metode  SAW  (Studi  Kasus PPKH Kab.Tasikmalaya)”. Indones. J. Softw. Eng. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  135–148,  2019,  doi: 10.31294/ijse.v5i2.7154.
D.  Witasari  and  Y.  Jumaryadi.  2020. “Aplikasi
Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw) (Studi Kasus Citra Widya Teknik)”. JUST IT J.  Sist.  Informasi,  Teknol.  Inf.  dan  Komput., vol.  10,  no.  2,  p.  115,  2020,  doi:
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
10.24853/justit.10.2.115-122.
K. Bariyah. 2014. “Implementasi Disiplin Kerja dan Beban  Kerja  Terhadap  Kinerja  Karyawan”. J.  Ilm.  Fak.  Kegur.  dan  Ilmu  Pendidik.,  vol. 16, no. 2, pp. 27–36, 2014.
Meizar,  Abdul.  2018. "Implementasi  Analityc Hierarchy  Process  dan  Simple  Additive Weighted Dalam Pemilihan Karyawan Berprestasi  (Studi  Kasus  :  PT  Sinar  Sosro Pabrik  Deli  Serdang)". Jurnal  Sistem Informasi  Kaputama  (JSIK),  Vol  2  No  1, Januari 2018
R.  Hidayat.  2017. “Metode  Simple  Additive Weighting Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Murid Berprestasi”. Sink.  (Jurnal  Penelit.  Tek.
Inform., vol. 2, no. 2, pp. 13–17, 2017.
R.  Rusliyawati,  D.  Damayanti,  and  S.  N.  Prawira. 2020. “Implementasi  Metode  Saw  Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan
Model Social Customer Relationship Management”. Edutic  -  Sci.  J.  Informatics Educ. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  12–19,  2020,  doi:
10.21107/edutic.v7i1.8571.
S.  H.  Saragih.  2013. “Penerapan Metode Analitical Hierarchy  Process  (Ahp)  Pada  Sistem”. Pelita  Inform.  Darma ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  82– 88, 2013.
S.  Syam,  N.  Berutu,  and  J.  Na.  2019. “Metode Simple  Multi  Attribute  Retting  Tech”. J. Ekobistek Fak. Ekon., vol. 8, no. 1, 2019.
Yani,  Herti.,  Pareza  Alam  Jusia.  2017. “Penerapan
Metode  Simple  Additive  Weighting  dalam Pengambilan Keputusan Penerimaan Internal  Auditor  pada  PT.  Finansia  Multi Finance”. Pros.  2nd  Semin.  Nas.  IPTEK Terap.  2017,  no.  Vol  2,  No  1  (2017):  Mei 2017, pp. 11–16, 2017.
Yulisman.  2021. “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Bonus Karyawan Dengan Metode SAW Pada PT . Delima Makmur Aceh Singkil (Decision Support System of Employee Bonus Determination  With”. vol.  3,  no.  2,  pp.  78– 90, 2021.

## IDENTITAS PENULIS
Nama :  Bela Sartika TTL :  P. Brandan, 10 Januari 2000 Alamat Rumah :  JL.  Nusa  I  No.  1  RT. 004/RW.003  Kramat  Jati, Kramat  Jati,  Jakarta  Timur, DKI Jakarta Telp. :  0895-1255-7403 Email : bellasartika323@gmail.com Nama :  Duwi Cahya Putri Buani NIDN/NIK :  0318088902 TTL :  Cilacap, 18 Agustus 1989 JabatanFungsional  :  Lektor Alamat Rumah :  Griya Perigi Sawangan Telp. :  085881156965 Email : duwi.dcp@nusamandiri.ac.id